rizzo Statistical_Computing_with_R 电子（ 2007版，英文版）
作者: Maria L. Rizzo
1Introduction 1
1.1 Computational Statistics and Statistical Computing . . . . . 1
1.2The R Environment . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3Getting Started with R. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
1.4Using the R Online Help System . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.5Functions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
1.6Arrays, Data Frames, and Lists. . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.7Workspace and Files . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .15
1.8Using Scripts . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .17
1.9Using Packages . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .18
1.10 Graphics. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .19
2Probability and Statistics Review 21
2.1Random Variables and Probability . . . . . . . . . . . . . . .21
2.2Some Discrete Distributions. . . . . . . . . . . . . . . . . .25
2.3Some Continuous Distributions . . . . . . . . . . . . . . . . .29
2.4Multivariate Normal Distribution. . . . . . . . . . . . . . .33
2.5Limit Theorems. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .35
2.6Statistics. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .35
2.7 Bayes’ Theorem and Bayesian Statistics . . . . . . . . . . . .40
2.8Markov Chains. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .42
3Methods for Generating Random Variables 47
3.1Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .47
3.2The Inverse Transform Method . . . . . . . . . . . . . . . . .49
3.3The Acceptance-Rejection Method . . . . . . . . . . . . . . .55
3.4Transformation Methods. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .58
3.5Sums and Mixtures. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .61
3.6Multivariate Distributions. . . . . . . . . . . . . . . . . . .69
3.7Stochastic Processes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .82
.......

4Visualization of Multivariate Data 97
4.1Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .97
4.2Panel Displays . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .97
4.3 Surface Plots and 3D Scatter Plots. . . . . . . . . . . . . .100
4.4Contour Plots. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .106
4.5 Other 2D Representations of Data . . . . . . . . . . . . . . .110
4.6 Other Approaches to Data Visualization. . . . . . . . . . .115
Exercises. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .116
5Monte Carlo Integration and Variance Reduction 119
5.1Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .119
5.2Monte Carlo Integration. . . . . . . . . . . . . . . . . . . .119
5.3Variance Reduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .126
5.4Antithetic Variables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .128
5.5Control Variates . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .132
5.6Importance Sampling. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .139
5.7Stratified Sampling. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .144
5.8 Stratified Importance Sampling. . . . . . . . . . . . . . . .147
Exercises. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .149
R Code . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .152
6Monte Carlo Methods in Inference 153
6.1Introduction. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .153
6.2 Monte Carlo Methods for Estimation. . . . . . . . . . . . .154
6.3 Monte Carlo Methods for Hypothesis Tests . . . . . . . . . .162
6.4Application . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .174
.......